基于RBF神经网络的筑坝建库环境影响综合评价——以富岭水库为例

针对水电工程与社会、经济、生态、环境系统复杂的关系,选用PSR概念模型建立指标体系,构建了基于RBF的神经网络模型。以2014年为评价水平年,对富岭水库的环境影响进行评价。根据训练好的神经网络,输入评价指标,计算得出评价指数为0.379。结果表明:生态环境影响处于四级,总体为负效应,但影响程度较小。     

基于BP神经网络的光通信系统故障诊断

阐述了光通信系统故障诊断过程中,应用BP神经网络模型的重要性。以专家经验和文献依据为途径,建立了光信号系统故障知识库。同时,选择了基于模糊综合评判为计算方法,建立了神经网络数学模型。最后,以光信号元件故障诊断实例为例,论证了BP神经网络法的可行性。     

基于纹理特征和神经网络的图像识别

图像特征是用来区分图像内部最基本属性或特征的,它包括了几何特征、形状特征、颜色特征、纹理特征等,在这些特征中纹理特征理解过于复杂,至今尚未有一个大家都认同的定义,从而也就使得纹理分析变得很困难。该文主要研究图像的分类识别,采用基于灰度共生矩阵的纹理特征的提取。以8位灰度图为研究对象,依次对图像进行4个方向(0°、45°、90°、135°)的扫描,并分别建立灰度共生矩阵,从而提取纹理特征参数,然后建立BP神经网络模型,用提取的纹理特征值,来训练BP神经网络模型,使网络模型能够识别图像的内容。此文提出了用纹理特征训练神经网络的方法来识别图像,研究结果表明,纹理是图像分析中一个非常重要的特征,所提取的图像特征是描述图像相当有效的参数。     

桃的电特性及新鲜度识别

为了解采后果品电特性变化机理，并探索基于电特性识别果品品质的方法，研究了桃采后电特性和生理特性的变化。结果表明，随着桃新鲜度下降，相对介电常数呈余弦规律变化，损耗角正切逐渐减小，呼吸高峰时相对介电常数最大。分析了电特性变化的原因，进而建立了采后桃电特性与生理特性之间的关系模型。以相对介电常数和损耗角正切为输入特征参数，应用BP神经网络技术识别桃的新鲜度等级，平均识别率为82％。     

稀燃汽油机瞬态空燃比的滑模-神经网络控制

提出了稀燃汽油机空燃比滑模-神经网络控制方案,采用滑模变结构控制对稀燃工况的空燃比进行反馈控制,采用神经网络实现对进气量的精确预测和油膜动态特性的前馈补偿,进而实现对稀燃发动机瞬态空燃比的精确控制。采用自行开发的电控系统,在一台稀燃发动机上进行了瞬态空燃比实验。实验结果表明:节气门急速变化时空燃比超调可以控制在1个空燃比单位以内,调整时间不超过3s;转速越低,节气门变化越剧烈;空燃比超调越大,调整时间越长。     

利用改进BP神经网络预测初产奶牛产奶量的方法

针对传统BP算法的缺陷，提出了一种采用L-M训练法的BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络非线性系统的奶牛305d产奶量预测模型，此模型可以提前215d预测初产奶牛305d产奶量，从而实现提早进行选择，加速奶牛育种工作进程。并通过具体的实验验证了改进BP神经网络预测模型的有效性。     

基于简化脉冲耦合神经网络的蝗虫图像二值分割

采用参数简化的脉冲耦合神经网络（PCNN）分割图像，进行了蝗虫图像分割实验，区域正确识别率达94％，为蝗虫自动侦测系统中的数据处理提供了技术支持。计算机仿真表明，采用PCNN图像分割算法，图像中的目标（蝗虫）易于发现，分割效果明显好于采用开操作处理的图像。     

基于神经网络的发动机实时检测与故障诊断系统

提出了一种基于神经网络的发动机性能实时检测与故障诊断系统，其诊断的特点是利用各种传感器实时采集数据，结合人工神经网络，从不同的角度，不同层次进行诊断推理，并以神经网络来完成自学习功能，大大提高了诊断的效率，研究提出了实时诊断系统的各种抗干扰措施，通过实验验证，该系统具有较高的准确性，并且易于操作和使用。     

基于BP神经网络的农机总动力预测

分析了BP神经网络用于预测时存在的不足,进而对基于BP神经网络的时间序列的预测问题进行了探讨.根据BP神经网络结构的特点,依据Z变换理论,提出了这一类预测问题可选用y=x作为传递函数,并分析指出了在BP神经网络中,以y=x作为传递函数与y=a+bx作为传递函数等价的结论,同时指出了网络结构应为两层网络.在此基础上,推导...